代碼來自《Python自然語言處理》，我做了詳細的代碼解釋。

# -*- coding:utf-8 -*- import nltk def findtags(tag_prefix,tagged_text):a=tagged_text#這幾行代碼是為了輸出tagged＿textprint a[0][0]print a[0][1]print [(tag,word) for (word,tag) in tagged_text if tag.startswith(tag_prefix)]#這個代碼是為了輸出列表推導式print '-'*100cfd=nltk.ConditionalFreqDist((tag,word) for (word,tag) in tagged_text if tag.startswith(tag_prefix))#這句話的意思是，對于文章（tagged_text)中詞性(tag)以NN（tag_prefix)開始的(word，tag)，改變前后順序賦值給(tag,word),最后進行詞頻統計（ConditionalFreqDist)print"cfd=",cfdprint '-'*200print [(tag,cfd[tag].keys()[:5]) for tag in cfd.conditions()]#keys()按遞減順序遍歷。這句話的意思是找出頻率最高的六個詞語print '-'*200return dict((tag,cfd[tag].keys()[:5]) for tag in cfd.conditions()) if __name__=='__main__':tagdict=findtags('NN',nltk.corpus.brown.tagged_words(categories='news'))# print nltk.corpus.brown.tagged_words(categories='news')# print '*'*100# for tag in sorted(tagdict):# print (tag,tagdict[tag])# 用中括號括起來才叫列表推導式 # 用小括號括起來的叫生成器 #上面的列表推導式的另外一種等效的寫法是: # t = [] # for word,tag in tagged_text: # if xxxx: # t.append((tag,word)) # ConditionalFreqDist,這這個接受的參數的要求是tag,word

總結

以上是生活随笔為你收集整理的NLTK找出最频繁的名词标记的程序（代码详细解释）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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